datio 0.0.1

概述

数据的主要功能：

• series（）：

  跨行或列访问数据。按行或列追加。 更新系列。

• lol2dol（）：

  将列表列表转换为列表指令。基本上从 按行访问数据以按列访问数据。

• csv2rol（）：

  将csv文件中的数据加载到列表列表中。

• 格式值（）：

  将值列表从一种类型转换为另一种类型，如float， int、string或datatime.strTime。

许可证

在麻省理工学院的许可下提供。

用法

导入库：

>>> import datio

定义一些要使用的数据：

>>> prices_lol = []
>>> prices_lol.append(['1997-01-01', 'goog', '32.00'])
>>> prices_lol.append(['1997-01-02', 'goog', '33.00'])
>>> prices_lol.append(['1997-01-03', 'goog', '34.00'])

将数据加载到序列中：

>>> series = datio.Series('dates', 'symbols', 'closes')
>>> series.from_values(prices_lol)

访问序列中的所有日期：

>>> series.dates
['1997-01-01', '1997-01-02', '1997-01-03']

仅访问序列的第二行：

>>> series[1]
('1997-01-02', 'goog', '33.00')

访问“关闭”列序列的第一行：

>>> series.closes[0]
'32.00'

将关闭列格式化为浮动：

>>> series.format('closes', float)
[32.0, 33.0, 34.0]

我们也希望包括开盘价。因此，追加打开序列：

>>> series.appendcol('opens', [31.00, 33.0, 35])
>>> series.opens
[31.0, 33.0, 35]

稍后我们可能需要一个列来存储移动平均值：

>>> series.initcol('sma_closes')
>>> series.sma_closes
[None, None, None]

现在，我们想为1997-01-04价格周期添加一行：

>>> series.append(['1997-01-04', 'goog', 38, 37])
>>> series[3]
('1997-01-04', 'goog', 38, 37, None)

如您所见，sma_closes列为none，因为我们没有将其包含在附加值中。所以，我们把它改为0.0：

>>> series.sma_closes[3] = 0.0

将日期列格式化为datetime:

>>> series.format('dates', datetime.strptime, '%Y-%m-%d')
>>> series.dates[0].__str__()
'1997-01-01 00:00:00'

最后，让我们将该系列从收盘价的高位到低位进行排序：

>>> series.sort('closes', order='d')
>>> series.closes
[38, 34.0, 33.0, 32.0]

路线图

• 不确定是否要将列附加到为以后所有值追加的最后一个格式调用？
• 真的不喜欢列可以在系列之外更新的事实。但是，不确定将它们转换成元组是否是一件好事，因为需要返回列表以在序列中更新，这会带来开销。
• 考虑让调用中的行是namedtuples而不是tuples。这将允许命名属性访问，我相信开销更低？但是，在这一点上，并不需要这个特性。

联系人

有关更多信息，请发送电子邮件：

mike@taylortree.com